[发明专利]一种基于直方图控制点的图像配准目标检测方法

权利要求书

1.一种基于直方图控制点的图像配准目标检测方法，其特征在于，主要包括缩放变量部分表示：直方图控制点(HoCP)(一)；HoCP和迭代霍夫森林(IHF)检测算法的组合(二)；6D对象姿态估计(三)。

2.基于权利要求书1所述的缩放变量部分表示：直方图控制点(HoCP)(一)，其特征在于，给定一个正的深度图像，最初将其归一化为一个单位立方体，不同尺度的新点云被采样如下：

${\left\{X_N\right\}}_i=\frac{X_{n\×3}-{\stackrel{\‾}{X}}_{N\×3}}{s_i*\mathrm{\α}}+0.5,i=0,1,2,...,m---\left(1\right)$

其中，

$\mathrm{\α}=max\left\{\begin{array}{c}max\left(X\right)-min\left(X\right)\\ max\left(Y\right)-min\left(Y\right)\\ max\left(Z\right)-\min \left(Z\right)\end{array}\right\},h_i=max\left(Z_{N_i}\right)-min\left(Z_{N_i}\right)---\left(2\right)$

其中，X＝[X,Y,Z]是原始前景点云的坐标向量，是X的平均值，X_N＝[X_N,Y_N,Z_N]是归一化的前景像素，m是尺度的数量，α是比例因子，h是比例；常数s_i取实数以生成不同尺度的点云，从对应于初始归一化的s₀＝1开始。